Prevalência de alterações dermatológicas faciais devido ao uso de máscaras na pandemia da COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Com a pandemia da COVID-19 e o uso de máscaras para a prevenção da contaminação pelo novo SARS-CoV-2, houve o início ou aumento de casos de dermatoses pelo uso deste equipamento de proteção individual, uma patologia que ficou conhecida como ‘maskne’. Desta forma, este estudo teve como objetivo verificar a prevalência das alterações dermatológicas faciais devido ao uso de máscaras na pandemia da COVID-19 através de um questionário online enviado de forma eletrônica (e-mail, link de acesso e/ou Qr-code). Este questionário buscou por meio de 25 perguntas saber além das dermatoses, sobre as condições dermatológicas, tipo de pele, disfunção hormonal, quantidade de tempo de exposição solar, ambientes de utilização da máscara, quais as áreas faciais mais atingidas com problemas dermatológicos, quais os tratamentos propostos e produtos utilizados para melhorar os problemas faciais dos voluntários que aceitaram participar da pesquisa. Por fim, concluiu-se que 95,6% dos participantes que tiveram alterações foram mulheres, 51,5% apresentaram acne e 10,3% dermatite na região de utilização da máscara, além disso, 57,9% destas, relataram ter realizado auto tratamento ao invés de buscar ajuda profissional.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».